大数据需要哪些基础

1. 学大数据需要什么基础

说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
当然，学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样，需要你天天敲代码，要学习好多的编程语言，数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的，我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力，以及敏锐的洞察能力，还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关，而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生，毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。

2. 大数据分析的基础是什么

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、语义引擎

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

5、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

3. 学习大数据需要什么基础

学习大数据需要的基础：

学习大数据开发技术相关的开发技术知识体系是比较庞大的，对于大数据的学习来说学，确实逻辑思维能力是更重要的。基础知识是可以通过学习进行弥补的，大数据培训则成为小伙伴比较靠谱的学习方式。在大数据培训班第一阶段就是基础内容的学习。

不同的大数据培训机构在课程内容上侧重点可能会有所不同，所以在培训周期上也会有所差异。硅谷大数据培训班，学习课程内容除了第一阶段学习Java语言基础之外，还要学习HTML、CSS、Java、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。

项目实战对学习大数据的同学来说是一个必须经过的过程。学习大数据的同学只有经过项目实战训练，才能在面试和后期工作中从容应对，这是一个很重要的过程。

当然了，项目实战训练时间与项目的难度、项目的数量相关，项目难度较大、项目较多，当然学习的时间会更长。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

4. 大数据的基础是什么

学习大数据需要的基础：
javaSE，EE(SSM)
90%的大数据框架都是java写的
如：MongoDB--最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。

Hadoop--用Java编写的开源软件框架，用于分布式存储，并对非常大的数据集进行分布式处理。
Spark --Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架。
Hbase--开放源代码，非关系型，分布式数据库，采用Google的BigTable建模，用Java编写，并在HDFS上运行。
MySQL（必须需要掌握的）
SQLon Hadoop又分：
batch SQL（Hive）：一般用于复杂的 ETL 处理，数据挖掘，高级分析。
interactive SQL：交互式 SQL 查询，通常在同一个表上反复的执行不同的查询
operation SQL：通常是单点查询，延时要求小于 1 秒，该类系统主要是HBase。
Linux
大数据的框架安装在Linux操作系统上

5. 学大数据需要什么基础知识和能力

1.计算机基本理论知识

了解计算机的基本原理，计算机的发展历史等计算机的基本常识和理论。

示例说明

总结:以上条件并不是一定要达到很高的标准，只要基本都熟悉，都有印象，能够简单运用即可。

6. 学习大数据需要什么基础

1、了解大数据理论

要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。

2、java

90%的大数据框架都是Java写的。如：

●MongoDB--最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。

●Hadoop--用Java编写的开源软件框架，用于分布式存储，并对非常大的数据集进行分布式处理。

●Spark --Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架。

Hbase--开放源代码，非关系型，分布式数据库，采用Google的BigTable建模，用Java编写，并在HDFS上运行。

需要了解java设计与编程思想；Java面向对象；Java高级；Web前端开发；HTML基础；CSS3；JS脚本编程；JavaEE程序开发；JavaWeb后端开发。

3、 MySQL（必须需要掌握的）

4、Linux

大数据的框架安装在Linux操作系统上

5、Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark

在学习的过程中，投入时间和精力，以兴趣来驱动学习。代码实战是必须的，看的是别人的代码，动手写出来的才是自己的。

以上就是学习大数据需要什么基础的详细内容

7. 大数据分析应该掌握哪些基础知识

大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。
1、统计概率理论基础
这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。
2、软件操作结合分析模型进行实际运用
关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
3、数据挖掘或者数据分析方向性选择
其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。
4、数据分析业务应用
这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要。(7)大数据需要哪些基础扩展阅读
分析工作内容
1、搜索引擎分析师(Search Engine Optimization Strategy Analyst，简称SEO分析师)是一项新兴信息技术职业，主要关注搜索引擎动态，修建网站，拓展网络营销渠道，网站内部优化，流量数据分析，策划外链执行方案，负责竞价推广。
2、SEO分析师需要精通商业搜索引擎相关知识与市场运作。通过编程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立网站进行各种以用户体验为主同时带给公司盈利但可能失败的项目尝试。

8. 学大数据需要具备什么基础

第一、计算机基础知识。计算机基础知识涉及到三大块内容，包括操作系统、编程语言和计算机网络，其中操作系统要重点学习一下Linux操作系统，编程语言可以选择Java或者Python。

如果要从事大数据开发，应该重点关注一下Java语言，而如果要从事大数据分析，可以重点关注一下Python语言。计算机网络知识对于大数据从业者来说也比较重要，要了解基本的网络通信过程，涉及到网络通信层次结构和安全的相关内容。

第二、数据库知识。数据库知识是学习大数据相关技术的重要基础，大数据的技术体系有两大基础，一部分是分布式存储，另一部分是分布式计算，所以存储对于大数据技术体系有重要的意义。

初学者可以从Sql语言开始学起，掌握关系型数据库知识对于学习大数据存储依然有比较重要的意义。另外，在大数据时代，关系型数据库依然有大量的应用场景。

第三、数学和统计学知识。从学科的角度来看，大数据涉及到三大学科基础，分别是数学、统计学和计算机，所以数学和统计学知识对于大数据从业者还是比较重要的。

从大数据岗位的要求来看，大数据分析岗位（算法）对于数学和统计学知识的要求程度比较高，大数据开发和大数据运维则稍微差一些，所以对于数学基础比较薄弱的初学者来说，可以考虑向大数据开发和大数据运维方向发展。

大数据的价值体现在以下几个方面：

（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

9. 想学习大数据要掌握些什么知识

想学习大数据要掌握些什么知识？，学习大数据具体要学习什么两方面。

在学习大数据中具体学习的大概分为五类：

开发语言、大数据存储、分布式计算、数据仓库技术和机器学习。

学习的开发语言三种：java、python、scala.在大数据中语言重要程度为：java>scala>python.

1. 大数据的分布式存储有：Hdfs、Hbas、Redis、Mongedb.其中Redis是分布式存储，其他三种是做大数据的分布离线存储，海量数据在Hdfs中存储。

2. 大数据的分布式计算：Maprecer、Sparkstreamming、Spark Core、Fink.

3. 数据仓库技术：Hive、Sqoop、Flime.

4. 机器学习：Mahout、Scikit leam、MLilb.

学习大数据还要掌握一点是，大数据的分布式计算（一）：将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。

离线分布式计算：在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，并且计算之后直接产生结果。

特点:

1. 数据量巨大且保存时间长

2. 在大量数据上进行复杂的批量运算

3. 数据在计算之前已经完全到位，不会发生变化

4. 能够方便地查询批量计算的结果。

大数据的分布式计算（二）

流式分布式计算

对天规模流 动数据在不断变化的运动过程中实时地进行计算，来-条数据就计算一下。

主要技术:

1. Spark Streamming

2. Storm

3. Flink

数据仓库：离线数仓数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、 相对稳定的(Non-Volatile) 、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。

数仓理论基础;数仓架构: Lambda架 构和Kappa架构离线数仓技术: Hive，Hbase, Sqoop， Kylin, MR等

实时数仓的概念

实时数仓技术； Flume,Kafka, Flink等。

因此，这就告诉我们，想要学习大数据应该先把基础学习好，把大数据的体系理清楚。才能为更好地学习大数据做铺垫